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āļāļąāļāļĐāļ°:
Budgeting, Procurement, Excel
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŋ45,000 - āļŋ60,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Support the annual and quarterly budgeting process by collecting and consolidating data from multiple teams.
- Monitor and analyze monthly spending to ensure the division stays within budget and follows company policies.
- Prepare and reconcile accrual budgets and ensure accuracy between planned vs. actual expenses.
- Review and control PR/PO issuance to support responsible spending.
- Improve and manage procurement workflows, office supply control, and standardized operating processes.
- Maintain accurate inventories of assets, software licenses, and equipment used in the division.
- Coordinate with internal and external stakeholders on budgeting, reporting, and operational matters.
- Ensure new hires receive complete and timely office equipment and tools.
- Use advanced Excel, Power Query, and data analytics tools to automate reports and provide financial insights..
- Bachelor s degree in Accounting, Business Administration, Finance, Economics, or related field.
- At least 3 years of experience in accounting, budgeting, financial operations, or related roles..
- Strong knowledge of accounting principles, expense control, and basic procurement processes.
- Solid understanding of loan or leasing businesses is a plus.
- Advanced Excel (PivotTable, Power Query, XLOOKUP, automation).
- Experience with data analysis tools.
- Strong analytical and problem-solving abilities with great attention to detail.
- Good interpersonal skills, service-minded, adaptable, and proactive.
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Prepare detailed analysis of engineering and manufacturing processes and data, including site visit, client interviews, current flow validation and development of solution architectures detailing process steps, hand offs and decision points.
- Identify engineering and manufacturing cases for improvement and value proposition related to the cases for clients.
- Analyze value business cases for engineering and manufacturing clients.
- Gather, validate and document engineering and manufacturing requirements.
- Define future state scenarios and draw user journeys.
- Provide on site solution support to clients, answering complex questions on function and usage of product.
- Serve as primary support liaison between company and clients, conveying client feedback to solution development.
- Assist in data collection, system configuration, and troubleshooting for engineering and manufacturing projects.
- Prepare functional & technical documents, reports and diagrams to support project execution and client deliverables.
- Map the board room to shop floor approach and processes of clients.
- Engage specialists in ecosystem as needed to ensure the success of sales opportunity and project delivery.
- Continuously develop technical and consulting skills through hands-on project experience and structured training.
- Support practice development and sales activities.
- Bachelor s Degree in a related engineering discipline industrial, production, mechanical, electrical, mechatronics or chemical engineering.
- Good understanding of the Industry 4.0 transformation of engineering and manufacturing.
- Good understanding of Smart Factory and Digital Engineering contexts.
- Familiarity with IoT, digital twin and data analytics for engineering and manufacturing.
- Familiarity with business value case analysis for engineering and manufacturing.
- Experience in Design Thinking and Agile approaches with ability to ensure the project success on time and within budget.
- Ability to work with shop floor people at client sites.
- Strong skills in developing and presenting clear and concise solution briefings.
- Exceptionally strong verbal and written communication skills with both Thai and English required.
- Good interpersonal and organizational skills.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Microsoft Office, Excel, SAP
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļāļąāļāļāļģ Financial Model āđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļ§āļēāļāđāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļŦāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ āđāļĨāļ°āļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļŦāđāļĄāļĩāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļīāļāļāļļāļāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļāļ°āļāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āđāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāļąāđāļāļāļģāđāļāđ.
- āđāļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŦāļēāđāļāļīāļāļāļļāļāļāļēāļāđāļŦāļĨāđāļāđāļāļīāļāļāļļāļāļ āļēāļĒāļāļāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄāļāļ§āļēāļĄāļāļ·āļāļŦāļāđāļēāļāļāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļīāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāđāļēāļāđ āļāļĢāđāļāļĄāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļąāļāļāļģāđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļĢāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļĨāļķāļ (Ad-hoc Analysis) āļāļĩāđāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļĒāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļŦāđāļāļąāļāļāđāļēāļĒāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļĐāļąāļ āđāļāđāļ āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāļāļīāļāļāļēāļĢ (Valuation) āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļģ Sensitivity Analysis āļŦāļĢāļ·āļ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļāđ āđāļāđāļāļāđāļ.
- āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļŠāļāļēāļāļ°āļāļĢāļ°āđāļŠāđāļāļīāļāļŠāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļĢāļēāļŠāđāļ§āļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļāļāļāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļŦāđāļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļļāļāđāļāļ·āļāļ āļāļĢāđāļāļĄ monitor āļāļąāļāļĢāļēāļŠāđāļ§āļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ āđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļāđāļāļĢāļ·āļ āđāļŦāđāđāļāđāļāđāļāļāļēāļĄāļāđāļĒāļāļēāļĒ.
- āļ§āļēāļāđāļāļāđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāđāļāļ·āđāļāļāļ·āļ (Credit Rating) āđāļāļ·āđāļāļāļąāļāļāļģ Rating āļāļāļāđāļāļĢāđāļĨāļ°āļāļĢāļēāļŠāļēāļĢāļŦāļāļĩāđ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄāļāđāļēāļ§āđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļāđāļĨāļ°āļŠāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļāļāļāļĨāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļāļāđāļāļĒāđāļĨāļ°āļāđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻ.
- āļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩ/āđāļ āļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļąāļāļāļĩ āđāļĻāļĢāļĐāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļēāļāļēāļāļ·āđāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļģ Financial Model āļŦāļĢāļ·āļ Feasibility āļŦāļĢāļ·āļ Corporate Finance āđāļāđāļāđāļ§āļĨāļē 3 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļąāļāļāļĩāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āđāļāļīāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļąāļāļĢāļēāļŠāđāļ§āļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ Microsoft Office āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ° Excel āļāļąāđāļāļŠāļđāļ āļŦāļēāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļĢāļ°āļāļ SAP, āđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ āļŦāļĢāļ·āļ Digital Tools āļāđāļēāļāđ āļāļ°āđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāđāļāđāļāļāļīāđāļĻāļĐ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāđāļāđāđāļāđāļāļāļĒāđāļēāļāļāļĩ āļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļđāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļ.
- āļĄāļĩāļāļąāļĻāļāļ°āļāļāļīāļāļĩāđāļāļĩāđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļ āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļĢāļ°āļāļ·āļāļĢāļ·āļāļĢāđāļ āļĄāļāļļāļĐāļĒāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļāļĩ āļāļģāļāļēāļāđāļāđāļāļāļĩāļĄ āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāļŠāļđāļ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļāļēāļāđāļāļŠāļ āļēāļ§āļ°āļāļēāļĢāļāđāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļāļāļąāļ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļąāļ§āđāļāđāļāļĩ.
āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ:
5 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
Business Statistics / Analysis, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Analyze business requirements and translate them into actionable insights.
- Collaborate with stakeholders to identify and document project objectives.
- Develop detailed business and functional specifications.
- Work closely with development teams to ensure solutions align with business goals.
- Monitor project progress and provide regular updates to stakeholders.
- Identify areas for process improvement and recommend solutions.
- Conduct data analysis to support decision-making processes.
- Bachelor s degree in Business Administration, Information Technology, or a related field.
- At least 5 experience as a Business Analyst.
- Experience in OTA is a plus.
- Strong analytical and problem-solving skills.
- Excellent communication both thai & English and interpersonal abilities.
- Proficiency in business analysis tools and methodologies.
- Ability to work collaboratively in a team-oriented environment.
- Attention to detail and strong organizational skills.
- Able to work onsite at FYI Building (near MRT sirikit convention center).
- Let's build somthing amazing together at Gother.com by sending your resume to us at E-mail: [email protected].
āļāļąāļāļĐāļ°:
SQL
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļāļāđāļāļ/āļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļ/āđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ Web/Mobile Application āđāļĄāđāļāđāļāļĒāļāļ§āđāļē 1 āļāļĩ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļĢāļāļēāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļāļāļēāļ IT (Application Implementation Project) āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļĢāļ°āļāļ (Application Support).
- āļŦāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļāļāđāļāđāļāļāļĩāđ āļāļ°āđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāđāļāđāļāļāļīāđāļĻāļĐ.
- Programming Language āđāļāđāļ MS SQL, MS SharePoint,.NET/ Web Programming / Mobile App programming.
- Aplication āļāđāļēāļ Marketing & Retail Technology āđāļāđāļ POS, CRM, Loyalty, Website, Mobile App, LineOA, MARTECH,AI/ML for Marketing & Retail business,CDP.
- āļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļīāļāļāļēāđāļāđāļāļŠāļēāļāļēāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ, āļ§āļīāļāļĒāļēāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ, āđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļŠāļēāļĢāļŠāļāđāļāļĻ āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļēāļāļēāļāļ·āđāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āđāļŦāļāļļāļāļĨāļāļĩāđ āļāļĩāđāļāļļāļāļĄāļāļāļŦāļēāļāļēāļāđāļĢāļē.
- āđāļĢāļēāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāļāļąāļāļāļąāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļļāļāļāļāļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļēāđāļāļĩāļĒāļĄ āļāļĨāļđāļāļāļąāļāđāļŦāđāļāļļāļāļāļāļĒāļķāļāļĄāļąāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļāļāļŠāļąāļĄāļĄāļēāļāļĩāļ āļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļĢāļĐāļąāļāļ āļīāļāļēāļĨāļāļĩāđāļāļĩ.
- āđāļĢāļēāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāļāļąāļāļāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāļāļāļąāļāļāļēāļāđāļāļāļļāļāđ āļāđāļēāļ āļāđāļ§āļĒāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļķāļāļāļāļĢāļĄāļāļļāļāļ āļēāļāđāļŦāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļ āđāļāļ·āđāļāļĒāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļĒāđāļēāļāļĄāļ·āļāļāļēāļāļĩāļ.
- āļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļāđāļŦāļāđāļāļāļāļāļēāļāļāļēāļ āļāļđāļāļāļāļāđāļāļāđāļŦāđāđāļāđāļ Smart Office and Smart Display Solution āļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŦāļĢāļđāļŦāļĢāļē āļāļąāļāļŠāļĄāļąāļĒ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļāļāļĨāļąāļāļāļēāļ.
- āļāļ§āļēāļĄāļāļāļāļļāđāļāđāļāļāļāļĩāđāļāđāļāļ āļāļ·āļāļŦāļąāļ§āđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļđāđāļĨāļāļāļąāļāļāļēāļāđāļŦāļĄāđāļāļĩāđāļāđāļēāļ§āđāļāđāļēāļĄāļēāđāļāļāļĢāļāļāļāļĢāļąāļ§āļāļāļāđāļĢāļē.
- āļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļāļāļ āļąāļĒāđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļĒāļąāļāđāļāđāļāļāļĩāļāļŦāļāļķāđāļāļŠāļīāđāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļāļāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļīāđāļāļĢāđāļĨāļĩāļĒāļĄ āļāļąāļāļāļąāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļēāļāļāļēāļāļāļļāļāļāļāļāļķāļāļāđāļāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļāļĢāļĄāļāļēāļĄāļĄāļēāļāļĢāļāļēāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļāļāļ āļąāļĒāđāļĨāļ°āļāļēāļāļĩāļ§āļāļāļēāļĄāļąāļĒāļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļĄāļāđāļ.
- āļāļāļąāļāļāļēāļāļŠāļāļēāļĒāđāļāđāļāđāļāļąāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļļāļāļ āļēāļ OPD/IPD āđāļĨāļ°āđāļĢāļēāļĒāļąāļāđāļŦāđāđāļāļīāļāļāđāļ§āļĒāđāļŦāļĨāļ·āļāļāđāļēāļĢāļąāļāļĐāļēāļāļĒāļēāļāļēāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļēāļĢāļĩ.
- Work life balance āļāļ·āļāļŠāļīāđāļāļŠāļģāļāļąāļ āđāļ§āļĨāļēāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļĩāđāļĒāļ·āļāļŦāļĒāļļāđāļāļāļģāđāļŦāđāļāļļāļāļāļąāļāļŠāļĢāļĢāđāļ§āļĨāļēāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĨāļāļāļąāļ§.
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļĻāļķāļāļĐāļē āļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāļ āļēāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āļ§āļąāļāļāļāļĢāļĢāļĄ āļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļđāđāļāļĢāļīāđāļ āļ āļāļāļĢāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāđāļāļāļąāļāļāļąāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļąāļāļāļąāļĒāļāđāļēāļ āđ āļāļĩāđāļĄāļĩāļŠāđāļ§āļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ āđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļģāđāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļĨāļēāļ āļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļīāļāļāļēāļĢ (Due Diligence) āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļāļļāđāļĄāļāđāļēāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļēāļāđāļĻāļĢāļĐāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāļŠāļļāļāļāļīāļāļāļāļāļīāļāļāļēāļĢ (Enterprise Value), āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļĄāļđāļĨāļāđāļē (Valuation) āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļēāļāļāļ·āđāļ āđ āļāļāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļŦāļĄāđāđāļāļĨāļąāļāļĐāļāļ° Merger & Partnership āļŦāļĢāļ·āļ Joint Venture āļāļģāđāļŠāļāļāļāđāļāļāļđāđāļāļąāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļē.
- āļāļīāļāļāđāļ āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļĄāļīāļāļĢāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļ§āļēāļāļīāļāļāļāļāļīāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ Project Developers āļāļ·āđāļ āđ āļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļąāļāļāļēāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļāļīāļĻāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāļāļēāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļŦāļĄāđāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļāļāļļāļĄāļąāļāļīāđāļŦāđāļĨāļāļāļļāļ āļāļēāļĄāļāļāļāļēāļ āļŦāļāđāļēāļāļĩāđāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ āđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļŠāļģāđāļĢāđāļāđāļāđāļāļēāļĄāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŠāđāļāļĄāļāļāđāļŦāđāļāļąāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļĒāđāļāļĒāļŦāļĢāļ·āļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļāđ.
- āļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļāļķāđāļāđāļ āļŠāļēāļāļēāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĻāļĢāļĐāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļļāļĢāļāļīāļ āļŦāļĢāļ·āļāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļģāļāļēāļāļĄāļēāļāļāļ§āđāļē 5 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ (āļāļĢāļāļĩāļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāđāļāļāļķāđāļāđāļ) āļŦāļĢāļ·āļ āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļģāļāļēāļāļĄāļēāļāļāļ§āđāļē 7 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ (āļāļĢāļāļĩāļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩ).
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļĢāļāļāļēāļĢ.
- āļŦāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļļāļĢāļāļīāļ Non-Oil āļāđāļēāļ Food & Beverage, Fast Fit, Health Care, Property/Retail Management āļŦāļĢāļ·āļ Oil āļāđāļēāļ Gas Station, Industrial Trade, Oil Logistics, Lubricants āļāļ°āđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāđāļāđāļāļāļīāđāļĻāļĐ..
āļāļąāļāļĐāļ°:
SQL, Tableau, Power BI
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Data Cleaning and Preparation - Need to retrieve data from one or more sources and prepare the data so it is ready for numerical and categorical analysis. Data cleaning also involves handling missing and inconsistent data that may affect your analysis.
- Data Analysis and Exploration - Take a business question or need and turn it into a data question. Then, transform and analyze data to extract an answer to that question. Moreover, find interesting trends or relationships in the data that could bring value to a business.
- Creating Data Visualizations and Communication - Produce reports or build dashboards on your findings and communicate to business stakeholders and managements.
- Statistical Knowledge.
- Mathematical Ability.
- Programming languages, such as SQL.
- Analytic tools such as Tableau, Power BI.
- TeraData, Big data Hadoop Tech, Cloud Tech.
- Bachelor Degrees in MIS, Business, Economic, Computer Science or related field.
- At least 2-3 year of experience with Data Analysis.
- Experienced in designing and architecture BI / Data Analytics Solutions is preferred.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Project Management
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļāļģāļŦāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢ (Process Improvement) āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļāđ āļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ (Project Management) āļāļąāļāļāđāļāđāļāļāļĩāđ
- 1) āļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāļĢāļēāļĒāļĒāđāļāļĒ
- 2) āļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļ āđ āļāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļāļĢāļ·āļāļāđāļēāļĒāļĢāļēāļĒāļĒāđāļāļĒāļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ
- 3) āđāļāļĢāļāļāļēāļĢ National Digital ID
- 4) āđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāļĨāđāļāļāđāļāļāļāļāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļāļĢāļąāļ
- 5) āđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļ āđ āļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļĄāļĒāļļāļāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāļāļēāļāļēāļĢ.
- āļāļģāļŦāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļāļēāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒāđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāđāļēāļāđ.
- āđāļŦāđ Solution āļŦāļĢāļ·āļāđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ
- āļ āļēāļĒāđāļāđāļāļāļāđāļāļ āļāļāđāļāļāļāđ āļāļāļŦāļĄāļēāļĒ āđāļĨāļ° Best Practice.
- āļāļđāđāļĨ āđāļĨāļ°āļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāđāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒāļāļĢāđāļāļĄāļāļąāđāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļŦāļĨāļąāļāļāļēāļāļāļģāļāļķāđāļāđāļāđāļāļēāļāļāļ Production āđāļāļāļēāļāļ° System Admin.
- āļ§āļēāļāļāđāļĒāļāļēāļĒāđāļĨāļ°āđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢ Support āļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļĢāļ°āļāļāđāļāļāļēāļāļ° System Admin.
- āļāļāļīāļāļąāļāļīāļŦāļāđāļēāļāļĩāđāļāļ·āđāļāđāļāļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ..
- āļāđāļēāļāđāļāđāļāđāļēāļāđāļĨāļ°āļĻāļķāļāļĐāļēāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļąāļ§āļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ āļāļīāļāļāļīāļāļīāļāļąāļŠ āļāļēāļĒāļāļĢāļļāļāđāļāļĒ āļāļģāļāļąāļ āļāļĩāđ https://krungthai.com/Download/download/DownloadDownload_73Privacy_Policy_Infinitas.pdf āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ āđāļĄāđāļĄāļĩāđāļāļāļāļēāļŦāļĢāļ·āļāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāđāļāđ āļāļĩāđāļāļ°āļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļĻāļēāļŠāļāļēāđāļĨāļ°/āļŦāļĢāļ·āļāļŦāļĄāļđāđāđāļĨāļŦāļīāļ āļāļķāđāļāļāļēāļāļāļĢāļēāļāļāļāļĒāļđāđāđāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļ āļāļąāļāļāļąāđāļ āļāļĢāļļāļāļēāļāļĒāđāļēāļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāđāļāđ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§āļŦāļĢāļ·āļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ·āđāļāđāļ āļāļķāđāļāđāļĄāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāđāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļāļĢāļāļēāļāđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđ āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļĢāļļāļāļēāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļ§āđāļēāđāļāđāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ (āļāđāļēāļĄāļĩ) āļāļāļāļāļēāļāđāļĢāļāļđāđāļĄāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļ·āđāļāđāļāļāđāļāļāļāļĩāđāļāļ°āļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđāđāļĨāđāļ§āļāđāļ§āļĒ.
- āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļĨāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļļāļāļŠāļĄāļāļąāļāļī āļĨāļąāļāļĐāļāļ°āļāđāļāļāļŦāđāļēāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļāļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļāļ°āđāļŦāđāļāļģāļĢāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļķāđāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļģāļŠāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļēāļĄāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļ āđāļāļāļĢāļāļĩāļāļĩāđāļāđāļēāļāđāļĄāđāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ āļēāļĒāļŦāļĨāļąāļ āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ āļāļēāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļāđāļāđ āđāļĨāļ°āļāļēāļāļāļģāđāļŦāđāļāđāļēāļāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ ".
āļāļąāļāļĐāļ°:
Accounting
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Review and perform deep-dive analysis of latest estimate (LE) NAB-TH P&L by brand, channel and reconcile with BUs LE.
- Forecast short term and long term NAB P&L with alignment to head of business functions (Route to market); especially in aspects of supply chain, production and CAPEX.
- Tracking revenue enhancement and cost- saving initiatives in order to drive NAB performance.
- Support NAB KPIs setting for CEO and function heads of NAB.
- Monitor overall NAB P&L against budget; especially in terms of production capacity, utilization rate, production cost movement, supply chain cost and A&P sending.
- Review and reconcile NAB See-thru budget & LE by aligning with central accounting team and each entity accounting head in case of errors.
- Prepare and shape up Annual Operating Plan (AOP) for NAB-TH budget forecasting.
- Accounting / Finance master degree or any related fields.
- Strong accounting / financial background with 4 yrs experiences, FMCG financial background is preferred.
- Able to prepare rolling high accurate forecasted P&L statement in details of each brand&key measure within time constraint.
- Able to manage team, business partners and managements.
- āļāļģāđāļŦāļāđāļāļāļēāļāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĄāļŦāļĨāļąāļāđāļāļāļāđāļāļĩāđāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļģāļŦāļāļ ***.
- Contact Information.
- K. Nanchanok (Recruiter)
- Email: [email protected]
- Company name: Thai Drinks Co., Ltd
- Working Location and address: CW Tower (Ratchadaphisek Rd Khwaeng Huai Khwang, Bangkok).
āļāļąāļāļĐāļ°:
Power BI, Tableau, Finance, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Collect, clean, and analyze data from sales, marketing, and CRM systems.
- Build and maintain dashboards and performance reports (Power BI, Tableau, or Google Data Studio).
- Monitor and evaluate campaign results, product performance, and sales trends.
- Provide data-driven insights to support marketing strategies and business planning.
- Collaborate with sales, finance, and product teams to align business insights.
- Ensure data accuracy and consistency across all reports.
- Bachelor s degree in Business Analytics, Data Science, Statistics, Economics, or related field.
- At least 3 years of experience in data analysis, business intelligence, or commercial analytics.
- Strong skills in Excel, SQL, and data visualization tools (Power BI, Tableau, or Google Data Studio).
- Experience with CRM and marketing analytics tools is a plus.
- Analytical, detail-oriented, and comfortable presenting insights to management.
- Good command of English and Thai, both written and spoken.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Research, Agile Development, Negotiation
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- The Business Analyst is responsible for gathering business requirements, conducting research and providing actionable insights to solve business problem. This includes working with stakeholders to understand their needs, ensure project goals meet business needs. A key task is documenting and presenting findings functional and non-functional specifications.
- For the detailed scope of work.
- Understanding and breaking down the Business Requirement Document (BRD) into list of ...
- Estimating effort for each impacted component.
- Gathering requirement from business users including
- High-Level Journey Flow Preparation
- Designing journey flows for requirement gathering sessions
- Ensuring alignment between Business Units and all stakeholders
- Examples of effective flow diagrams
- Scenarios Analysis
- Identifying and analyzing scenarios with Business User
- Confirming the scope of each scenario
- Detailing impacts and ensuring comprehensive scenario coverage
- Integrated Services Analysis
- Listing all required integrated services with related systems
- Providing detailed analysis for each service to confirm issue (if any) with service owner.
- Providing functional and non-functional specifications.
- Grooming Development Team including System Analyst, Developer, Tester.
- Ensuring traceability between requirements and project goals.
- Reviewing architectural decisions and their impacts on business needs.
- Apply now if you have these advantages.
- Bachelor s degree in Computer Science, Computer Engineering or related fields.
- At least of 5 years experience in application development in banking with a few years experience in business analysis.
- Experience in Banking products and banking services especially for Payment, Transfer and Remittance.
- Experience in Water Fall and Agile development methodologies.
- Experience in MS PPT, MS Excel, Jira, Confluence, draw.io.
- Good negotiation communication skills both written and verbal.Experience in risk management and compliance, particularly in the context of AI technologies..
- Why join Krungsri?.
- As a part of MUFG (Mitsubishi UFJ Financial Group), we a truly a global bank with networks all over the world.
- We offer a striking work-life balance culture with hybrid work policies (2 days in office per week).
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- Please note that we will get in touch with shortlisted candidates only..
- FB: Krungsri Career.
- LINE: Krungsri Career.
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- Applicants can read the Personal Data Protection Announcement of the Bank's Human Resources Function by typing the link from the image that stated below.
- EN (https://krungsri.com/b/privacynoticeen).
- The bank needs to and will have a process for verifying personal information related to the criminal history of applicants before they are considered for employment with the bank..
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- āļ āļēāļĐāļēāđāļāļĒ (https://krungsri.com/b/privacynoticeth).
- āļŦāļĄāļēāļĒāđāļŦāļāļļ āļāļāļēāļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļ°āļĄāļĩāļāļąāđāļāļāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāļđāđāļŠāļĄāļąāļāļĢ āļāđāļāļāļāļĩāđāļāļđāđāļŠāļĄāļąāļāļĢāļāļ°āđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāđāļāđāļēāļĢāđāļ§āļĄāļāļēāļāļāļąāļāļāļāļēāļāļēāļĢāļāļĢāļļāļāļĻāļĢāļĩāļŊ.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Financial Analysis, Budgeting, Accounting
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
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āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Conduct financial analysis to evaluate business performance, profitability, and cost efficiency.
- Develop and maintain financial models to support forecasting, budgeting, and long-term planning.
- Work closely with finance, accounting, marketing, and operations teams to provide actionable insights that drive revenue growth and cost savings.
- Assist in the preparation of financial reports, dashboards, and presentations for senior management.
- Collaborate with IT and data teams to improve data analytics capabilities and reporting systems.
- Support financial planning processes, including variance analysis and scenario planning.
- Ensure compliance with financial regulations, internal controls, and corporate policies.
- Provide accounting insights to enhance cost control and financial efficiency.
- Bachelor's degree or in Finance, Accounting, Economics, Business Administration, or a related field. MBA, CPA, or CFA is a plus.
- 5 years of experience in financial analysis, accounting, business analytics, or a similar role, preferably in the retail industry.
- Strong proficiency in financial modelling, Excel, and data visualization tools (e.g., Power BI, Tableau).
- Experience with ERP systems (e.g., SAP, Oracle) and financial reporting tools.
- Solid understanding of accounting principles (GAAP/IFRS) and financial reporting standards.
- Strong analytical and problem-solving skills with a keen attention to detail.
- Excellent communication and presentation skills, with the ability to translate data into business insights.
- Ability to work in a fast-paced environment and manage multiple projects simultaneously.
- CP AXTRA | Lotus's
- CP AXTRA Public Company Limited.
- Nawamin Office: Buengkum, Bangkok 10230, Thailand.
- By applying for this position, you consent to the collection, use and disclosure of your personal data to us, our recruitment firms and all relevant third parties for the purpose of processing your application for this job position (or any other suitable positions within Lotus's and its subsidiaries, if any). You understand and acknowledge that your personal data will be processed in accordance with the law and our policy.
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- Education: Information Systems, Data Analytics, Marketing Technology, or Business Intelligence.
- Experience: 3-5 years in system management, data analysis, or MarTech projects.
- Customer segmentation and data analysis.
- Process optimization and system integration skills.
- Collaboration with IT and data teams for reporting enhancement.
- Understanding of customer journey analytics.
- āļāđāļēāļāđāļāđāļāđāļēāļāđāļĨāļ°āļĻāļķāļāļĐāļēāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļąāļ§āļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāļāļĢāļļāļāđāļāļĒ āļāļģāļāļąāļ (āļĄāļŦāļēāļāļ) āļāļĩāđ https://krungthai.com/th/content/privacy-policy āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāđāļĄāđāļĄāļĩāđāļāļāļāļēāļŦāļĢāļ·āļāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāđāļāđ āļāļĩāđāļāļ°āļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļĻāļēāļŠāļāļēāđāļĨāļ°/āļŦāļĢāļ·āļāļŦāļĄāļđāđāđāļĨāļŦāļīāļ āļāļķāđāļāļāļēāļāļāļĢāļēāļāļāļāļĒāļđāđāđāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļ āļāļąāļāļāļąāđāļ āļāļĢāļļāļāļēāļāļĒāđāļēāļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāđāļāđ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§āļŦāļĢāļ·āļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ·āđāļāđāļ āļāļķāđāļāđāļĄāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāđāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļāļĢāļāļēāļāđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđ āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļĢāļļāļāļēāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļ§āđāļēāđāļāđāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ (āļāđāļēāļĄāļĩ) āļāļāļāļāļēāļāđāļĢāļāļđāđāļĄāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļ·āđāļāđāļāļāđāļāļāļāļĩāđāļāļ°āļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđāđāļĨāđāļ§āļāđāļ§āļĒ āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļĨāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļļāļāļŠāļĄāļāļąāļāļī āļĨāļąāļāļĐāļāļ°āļāđāļāļāļŦāđāļēāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļāļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļāļ°āđāļŦāđāļāļģāļĢāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļķāđāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļģāļŠāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļēāļĄāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļ āđāļāļāļĢāļāļĩāļāļĩāđāļāđāļēāļāđāļĄāđāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ āļēāļĒāļŦāļĨāļąāļ āļāļāļēāļāļēāļĢāļāļēāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļāđāļāđ āđāļĨāļ°āļāļēāļ āļāļģāđāļŦāđāļāđāļēāļāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļāļāļąāļāļāļāļēāļāļēāļĢ.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Power BI, Tableau, Statistics
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Conduct data collection, cleaning, and exploratory analysis to support retail-related use cases such as customer insights and product performance.
- Assist in developing and evaluating machine learning models for forecasting, segmentation, recommendation, and customer behavior analysis.
- Support GenAI and LLM-related tasks, including text classification, summarization, embedding generation, prompt testing, and preparation of datasets for NLP or RAG-style workflows.
- Prepare and document features for analytics and machine learning workflows, ensuring data quality and reproducibility.
- Build dashboards and visualizations using Power BI, Tableau, Plotly, or matplotlib to present insights to business stakeholders.
- Collaborate with senior data scientists, data engineers, and business teams to understand requirements and translate them into analytical tasks.
- Participate in team knowledge-sharing sessions and continuously develop technical skills.
- Bachelor s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, Engineering, or a related field.
- Minimum of two years of experience in data analytics or data science.
- Proficiency in Python, including pandas, numpy, and scikit-learn.
- Strong SQL skills for working with large datasets.
- Understanding of common machine learning techniques such as regression, classification, and clustering.
- Exposure to GenAI or LLM tools and libraries such as Hugging Face, LangChain, or OpenAI APIs.
- Experience with data visualization tools such as Tableau, Power BI, or matplotlib.
- Experience with basic NLP tasks such as tokenization, text cleaning, or embedding generation.
- Hands-on experimentation with LLMs or GenAI workflows.
- Familiarity with Git or collaborative coding practices.
- Experience in retail, e-commerce, or consumer analytics environments.
- CP AXTRA | Lotus's
- CP AXTRA Public Company Limited.
- Nawamin Office: Buengkum, Bangkok 10230, Thailand.
- By applying for this position, you consent to the collection, use and disclosure of your personal data to us, our recruitment firms and all relevant third parties for the purpose of processing your application for this job position (or any other suitable positions within Lotus's and its subsidiaries, if any). You understand and acknowledge that your personal data will be processed in accordance with the law and our policy.".
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Dashboard & Analytics Development (70%).
- Design, develop, and enhance Power BI dashboards and reports for store, DC, and supplier performance.
- Build and maintain data models, DAX measures, and ETL queries to support business requirements.
- Translate business needs into data-driven insights that support operational and strategic decisions.
- Ensure data accuracy, consistency, and compliance with established KPI definitions and governance standards.
- Conduct root cause analysis on key supply KPIs (e.g., Days of Cover, Forecast Accuracy, Shrink, OSA).
- Support automation initiatives by developing BI solutions that improve reporting efficiency and reduce manual work.
- Business Partnership & Governance (30%).
- Work closely with Central Replenishment, Commercial, and Data Engineering teams to align on reporting requirements and data sources.
- Contribute to data governance by documenting metrics, definitions, and business logic in collaboration with the BI Manager.
- Provide ad-hoc analysis and insights to support decision-making during business reviews and planning cycles.
- Support cross-functional projects such as forecast improvement, replenishment automation, and supply network optimization.
- Assist in mentoring analysts or interns on Power BI standards, performance tuning, and best practices.
- Bachelor s degree in Business Analytics, Supply Chain, Computer Science, or related field.
- 1-3 years of experience in business intelligence, data analytics, or reporting roles.
- Strong technical proficiency in Power BI, DAX, Power Query (M), and SQL.
- Experience with data modeling, ETL processes, and cloud data platforms (e.g., Azure) preferred.
- Familiarity with supply chain, replenishment, or retail analytics is a strong plus.
- Ability to communicate insights clearly and work collaboratively across technical and business teams.
- Strong problem-solving skills with attention to data accuracy and visualization quality.
- Success Factors.
- Delivers accurate and visually clear dashboards that support business decisions.
- Proactively identifies data or performance issues and drives resolution.
- Acts as a bridge between business users and technical teams, ensuring alignment in data and insights.
- Demonstrates ownership, initiative, and continuous improvement mindset in BI solution development..
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāļĒāļąāļ āļāļĢāļīāļĐāļąāļ Infinitas by Krungthai
- We seek a skilled Data Scientist to enhance banking through advanced analytics and machine learning. Main responsibility will be transformed complex data into actionable insights and models for risk management, fraud detection, and customer experience optimization. Collaborate with cross-functional teams to implement data-driven strategies that improve business performance and risk management.
- Data Analysis and Modeling
- Develop predictive models for risk assessment and market analysis.
- Design machine learning algorithms for classification, regression and fraud detection.
- Create automated systems for customer behavior analysis.
- Strategic Leadership
- Identify opportunities for data-driven solutions with stakeholders.
- Present analytical findings to executive management.
- Education and Experience
- Bachelor s Degree or higher in Computer Science, Statistics, Mathematics, Engineer or related field.
- Minimum 2 years of experience in financial data science.
- Technical Skills
- Proficiency in Python, and SQL.
- Strong data analysis skills.
- Solid understanding of statistical analysis and modeling techniques.
- Excellent problem-solving skills and attention to detail.
- Strong communication skills, with the ability to explain complex concepts to non-technical stakeholders.
- Domain Knowledge
- Understanding financial markets and banking operations.
- Financial modeling and quantitative analysis expertise.
- Understanding basic fraud detection and anomaly detection.
- You have read and reviewed Infinitas By Krungthai Company Limited's Privacy Policy at https://krungthai.com/Download/download/DownloadDownload_73Privacy_Policy_Infinitas.pdf. The Bank does not intend or require the processing of any sensitive personal data, including information related to religion and/or blood type, which may appear on copy of your identification card. Therefore, please refrain from uploading any documents, including copy(ies) of your identification card, or providing sensitive personal data or any other information that is unrelated or unnecessary for the purpose of applying for a position on the website. Additionally, please ensure that you have removed any sensitive personal data (if any) from your resume and other documents before uploading them to the website.
- The Bank is required to collect your criminal record information to assess employment eligibility, verify qualifications, or evaluate suitability for certain positions. Your consent to the collection, use, or disclosure of your criminal record information is necessary for entering into an agreement and being considered for the aforementioned purposes. If you do not consent to the collection, use, or disclosure of your criminal record information, or if you later withdraw such consent, the Bank may be unable to proceed with the stated purposes, potentially resulting in the loss of your employment opportunity with.".
āļāļąāļāļĐāļ°:
Project Management
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āđāļāđāļāļĢāļ§āļĄāļĢāļ§āļĄ āļāđāļāļāļ§āđāļēāļŦāļēāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢ (Requirement Gathering) āļāđāļāļāļ§āđāļē āļ§āļīāļāļąāļĒ āļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĨāļāļāļāļāļāđāļāļāļģāļŦāļāļāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ (Business Rules) āļāļāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļ.
- āļāļąāļāļāļģ āļŠāļīāđāļāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄ (Gap Analysis) āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļ (Scope of Work).
- āļāļđāđāļĨ āļāļīāļāļāđāļāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļ Stakeholder āđāļĄāđāļ§āđāļēāļāļ°āđāļāđāļ Owner, Project Management Officer, UX/UI Designer, Developer āđāļāđāļāļāđāļ āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļ āđāļĨāļ°āļāļąāļāļĨāļģāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļ.
- āđāļāļĨāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļēāļ Business āļĄāļēāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļ Developer āđāļĨāļ°āđāļāļĨāļāļģāļāļēāļĄ āļŦāļĢāļ·āļ āļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļāļēāļāđāļāļāļāļīāļāđāļāļ·āđāļāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢ āļāļģāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāļāļąāļ Business Unit.
- āļāļąāļāļāļģāđāļāļāļŠāļēāļĢ āđāļāđāļ User Story āđāļāļ·āđāļāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāđāļāļ·āđāļāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļĩāļĄāđāļāđāļēāđāļāļāļĢāļāļāļąāļ.
- āļāļģāļāļēāļĢāļāļāļŠāļāļāļŠāđāļ§āļāļāļāļ System Integration āļāļąāļāļĢāļ°āļāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļđāđāđāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļģāļāļēāļĢāļāļāļŠāļāļ User Acceptance Test.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļŠāļāļīāļāļīāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ āđāļāļ·āđāļāļāļģāđāļāļŠāļđāđāđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļāļāļĒāđāļēāļāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļ.
- āļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļŠāļēāļāļēāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļēāļāļēāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļāđāļāļ.
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- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ/āđāļāđāļēāđāļ Methodology āļāļĩāđāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē.
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- Contact Information:-.
- K. Sawarin Tel.
- Office of Human Capital.
- DIGITAL AND TECHNOLOGY SERVICES CO., LTD.
- F.Y.I Center 2525 Rama IV Rd, Khlong Tan, Khlong Toei, Bangkok 10110.
- MRT QSNCC Station Exit 1.
āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ:
7 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
Financial Modeling, Cash Flow Management, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŋ45,000 - āļŋ85,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļģāļāļąāļāļāļđāđāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļāļīāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ.
- āļāļąāļāļāļģ āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļĨāļāļāļāđāļāļ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļĄāļīāļāļīāļāđāļēāļ āđ āđāļŦāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāđāļāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āļāļīāļāļāļēāļĄāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļĨāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļāļąāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻ āđāļāļ·āđāļ āļāļģāļĄāļē āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāđāļāļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļāļēāļāļ°āđāļāļīāļāļāļķāđāļ.
- āļ§āļēāļāđāļāļ āļāļģāļŦāļāļ āđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļŦāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļ āļēāļĒāđāļāđāļāļĢāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļ.
- āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļĩāļĄāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļŦāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļāļīāļāļąāļāļīāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāļāļĩāļĄāļāļēāļāđāļŦāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļāļīāļĻāļāļēāļāļāļāļāļāļāļāđāļāļĢ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāđāļāđāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāļāļ·āđāļ āđ āļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļāļāļđāđāļāļąāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļē.
- āļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāļāļĒāđāļēāļāđāļāļāļĒāđāļēāļāļŦāļāļķāđāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļąāđāļāļŦāļĄāļāļāļāļāļāļāļāļēāļāļāļēāļ āļāļąāļāļāļĩāđ.
- āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļāļąāļāļāļģāđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļ āļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļĢāļēāļĒāđāļāļ·āļāļ āļĢāļēāļĒāđāļāļĢāļĄāļēāļŠ āđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāļĩ āļāđāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļāļāđāļāļĩāđāļĒāļĢāļąāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāļĨāđāļ§āļāļŦāļāđāļē 3-5 āļāļĩ.
- āļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļāļāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļāđāļ āļāļāļāļļāļĨ āļāļāļāļģāđāļĢāļāļēāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļāļāļĢāļ°āđāļŠāđāļāļīāļāļŠāļ āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļŠāļāļēāļāļ°āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļģāļāļąāļāļāļđāđāļĨāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ.
- āļ§āļēāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļĻāļķāļāļĐāļēāđāļāļ§āđāļāđāļĄāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļ·āđāļāļāļģāļĄāļēāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄāđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļŦāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĢāļ°āļāļļāļĄāļāļāļ°āļāļāļļāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļĒāđāļēāļāļāđāļāļĒāđāļāļĢāļĄāļēāļŠāļĨāļ°āļŦāļāļķāđāļāļāļĢāļąāđāļ āļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāđāļāđāļāļĒāļāļ§āđāļēāļāļĩāļĨāļ°āļŠāļĩāđāļāļĢāļąāđāļ.
- āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļĩāļĄāļāļēāļāļāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āđāļŠāļĢāļīāļĄāļŠāļĢāđāļēāļāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāļāļāļāļāļĩāļĄ.
- āļāļģāđāļŠāļāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāđāļāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļāđāļēāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāđāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļđāļ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāđāļāđāļĨāļ°āļ āļēāļĒāļāļāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āļŠāļāļēāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŦāļĨāļąāļāļāļĢāļąāļāļĒāđāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļāļāļļāļ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļ āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļĩāđāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļāļĢāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļāļąāļāļāļģāđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļ āļĢāļēāļĒāļāļēāļāļĨāļāļāļļāļāļĢāļēāļĒāđāļāļ·āļāļ āļĢāļēāļĒāđāļāļĢāļĄāļēāļŠ āđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāļĩ āļāđāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļāļāđāļāļĩāđāļĒāļĢāļąāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāļĨāđāļ§āļāļŦāļāđāļē 3-5 āļāļĩ.
- āļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļāļāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļāđāļ āļāļāļāļļāļĨ āļāļāļāļģāđāļĢāļāļēāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļāļāļĢāļ°āđāļŠāđāļāļīāļāļŠāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļŠāļāļēāļāļ°āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļēāļĢāļ§āļēāļāđāļāļāđāļĨāļāļāļģāļŦāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ.
- āļāļąāļāļāļģ Financial Forecast, Cashflow Projection āđāļĨāļ° Feasibility Study.
- āļ§āļēāļāđāļāļāđāļĨāļ°āļāļģāļŦāļāļ āļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļĒāļāđāļēāļāļāļīāļāļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļĨāļ°āđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļĨāļēāļ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄāđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāļĄāļđāļĨāļāđāļēāđāļĨāļ°āļĨāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ S.W.O.T. (Strengths, Weakness, Opportunities, Threats) āđāļāļ·āđāļāļĢāļ°āļāļļāļāļļāļāđāļāđāļ āļāļļāļāļāđāļāļ āđāļāļāļēāļŠ āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļāļēāļāđāļāļīāļāļāļķāđāļ.
- āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļĩāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļāļĩāļĄāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļŦāđāļĄāļĩāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļ āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāđāļ āđāļāđāļ āļāđāļēāļĒāļāļąāļāļāļĩ āļāđāļēāļĒāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ āđāļĨāļ°āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļĄāļąāđāļāđāļāļ§āđāļēāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļāđāļāđāļāļāļēāļĄāđāļāļāļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļ.
- āļāļīāļāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļ āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāļāļāļ āđāļāđāļ āļŠāļāļēāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļĢāļ·āļĐāļąāļāļāļĩāđāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļģāļāļąāļāļāļđāđāļĨ.
- āļāļēāļĢāļāļīāļāļāđāļāļāđāļēāļ§āļŠāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļąāļĒāļ āļēāļĒāļāļāļāļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄ āđāļāļ§āđāļāđāļĄāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ āļāļĨāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļāđāļĒāļāļēāļĒāļ āļēāļāļĢāļąāļ āļāļĩāđāļāļēāļāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āļāļąāļāļāļąāļĒāļ āļēāļĒāđāļāđāļĨāļ°āļ āļēāļĒāļāļāļ āļāļĩāđāļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ āļāļąāđāļāđāļāđāļāļīāļāļāļ§āļāđāļāļīāļāļĨāļ āļāļĢāđāļāļĄāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļ§āļāļēāļāļĢāļąāļāļĄāļ·āļ.
- āļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļāļāļ·āđāļ āđ āļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļĐāļąāļ āđāļāļĒāđāļĨāļāļāđ āļāļĢāļīāļ§āļīāđāļĨāļ āļāļēāļĢāđāļ āļāļģāļāļąāļāļ āļēāļĢāļāļīāļāļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļ.
- āđāļāđāļĢāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļŦāļĢāļ·āļāļāļļāļāļ§āļļāļāļīāļāļĒāđāļēāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļĢāļ°āļāļąāļāđāļāļĩāļĒāļ§āļāļąāļāđāļāļŠāļēāļāļēāļ§āļīāļāļēāđāļ āļŠāļēāļāļēāļ§āļīāļāļēāļŦāļāļķāđāļ āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļąāļāļāļĩ āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļļāļĢāļāļīāļ āđāļĻāļĢāļĐāļāļŠāļēāļŠāļāļĢāđ.
- āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļŠāļīāļāļāļĢāļąāļāļĒāđāļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļĒāđāļēāļāļāđāļāļĒ 7-10 āļāļĩ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ 3-5 āļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļāļĢāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļģāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāđāļāļĢāļāļāļēāļĢ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļāļļāļ āļāļĨāļēāļāđāļāļīāļ āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļąāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļĨāļ°āļāđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĩāļĄ āļāļēāļĢāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļĩāđāļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĩāļĄ āļāļēāļĢāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļĩāđāļāļĩ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļīāļāļāđāđāļ§āļĢāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļāđ (āđāļāđāļ SETSMART, SETTRADE Streaming, Bisnews, ThaiBMA Bloomberg, Reuters āļāļ°āļāļīāļāļēāļĢāļāļēāđāļāđāļāļāļīāđāļĻāļĐ).
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļīāļāđāļāļīāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļĢāļīāļĄāļēāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāđāļāļāļąāļāļŦāļē.
- āļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ āļāļąāļāļĐāļ° āđāļĨāļ°āļŠāļĄāļĢāļĢāļāļ°āļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļāđāļāļāļēāļ.
- āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āđāļĄāđāļāđāļāļĒāļāļ§āđāļē 7-10 āļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļđāđāļāļąāļāļāļēāļĢ āļŦāļĢāļ·āļ āļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļđāļ āļāļĒāđāļēāļāļāđāļāļĒ 3 āļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ° āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļąāđāļāļŠāļđāļ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ Excel, Power BI āļŦāļĢāļ·āļāļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļāđāļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļ Financial Modeling, Cashflow Management, āđāļĨāļ° Risk Management.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļđāļ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļĩāļĄ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāđāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļāđāļāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāđāļāđāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩ.
- āļāļēāļĄāļāļĢāļīāļĐāļąāļ āđāļāļĒāđāļĨāļāļāđ āļāļĢāļīāļ§āļīāđāļĨāļ āļāļēāļĢāđāļ āļāļģāļāļąāļ āļāļĢāļ°āļāļēāļĻāļāļēāļĄāļāļģāđāļŦāļāđāļāļāļēāļ.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Excel, Power BI, Data Analysis
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Plan and execute annual or periodic Employee Engagement Surveys.
- Analyze survey results and prepare in-depth insight reports for management.
- Communicate findings and translate results into actionable insights for different departments.
- Collaborate with HRBPs and relevant teams to design activities/projects that strengthen employee engagement.
- Monitor and evaluate engagement initiatives on an ongoing basis.
- Develop dashboards or tools to present data for management decision-making.
- Bachelor s or Master s degree in HR, Psychology, Organization Development, Business Administration, or related fields.
- Minimum of 3-5 years of experience in Employee Engagement, HR Analytics, OD, or HR Strategy.
- Proficiency in Excel, Power BI, HRIS, or other data analysis tools.
- Strong capability in data analysis and generating actionable insights.
- Excellent communication skills, both in report writing and presentation.
- Strong stakeholder management skills with the ability to work effectively with executives and cross-functional teams.
- Experience with Employee Engagement Survey tools (e.g., Gallup, Aon Hewitt, or custom surveys) is an advantage.
- Location: The Mall Ramkhamhaeng.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Fast Learner, Data Analysis, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Responsible for homepage operation on Lazada Thailand, ensuring efficiency and effectiveness of the homepage and other public traffic areas.
- Monitor traffic sources, conversion efficiency, user experience on the homepage, and track the growth of core business.
- Collaborate closely with user operation teams, key business teams like campaign team providing public domain operational support, and facilitating country team's business growth with public domain strategies.
- Coordinate cross-departmental collaboration, address operational issues, and ensure smooth business processes.
- Analyze market trends and competitor user strategies, propose innovative optimization recommendations to continually enhance operational performance.
- Bachelor's degree or above in E-commerce, Marketing, or a related field.
- Minimum 2 years of experience in e-commerce platform operations, Proficient in traffic and user operations. Experience with large-scale e-commerce platforms is preferred..
- Analytical mindset with strong execution skills. Focus on details while delivering results, ensuring thorough implementation.
- Fast learner with solid data analysis capabilities. Able to identify issues and proactively resolve them.
- Excellent communication and coordination skills. Capable of collaborating effectively across departments to drive projects forward.
- Proficient in English both written and spoken.
āļāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ - āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāļēāļāļāļąāđāļ§āđāļāđāļĨāļ°āļŦāļāđāļēāļāļĩāđ
āļ āļēāļāļĢāļ§āļĄāļāļāļāļāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ:āļāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāđāļāļāļāļāļēāļāļĄāļ·āļāļāļēāļāļĩāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļŠāļēāļĢāļŠāļāđāļāļĻāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļāļ°āļāļģāđāļāđāļāļāļāđāļāļĢ āļāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļĄāļĩāļŦāļāđāļēāļāļĩāđāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāđāļāļāļēāļĢāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āļāļąāļāļĢāļ°āđāļāļĩāļĒāļ āđāļĨāļ°āļāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ·āđāļāļĢāļ°āļāļļāđāļāļ§āđāļāđāļĄāđāļĨāļ°āļĢāļđāļāđāļāļ āđāļĨāļ°āļāļąāļāļŦāļēāļ§āļīāļāļĩāđāļāđāļāļąāļāļŦāļēāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļ§āļāđāļāļēāđāļāđāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāđāļĨāļ°āđāļāļāļāļīāļāļāļĩāđāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ āđāļāđāļ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļēāļāļŠāļāļīāļāļī āļāļēāļĢāļāļģāđāļŦāļĄāļ·āļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđ
āļāļ§āļēāļĄāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļ:
âĒ āļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļŦāļĨāđāļ
âĒ āļāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āđāļāđāļĢāļ°āļāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨ
âĒ āļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļēāļāļŠāļāļīāļāļīāđāļĨāļ°āļāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨ
âĒ āļĢāļ°āļāļļāđāļāļ§āđāļāđāļĄāđāļĨāļ°āļĢāļđāļāđāļāļāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ
âĒ āļāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāđāļāđāļŠāļāļāđāļāļ°
âĒ āđāļŦāđāļāļēāļĢāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāđāļēāļāđāļāļāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļāļ°āļāļģāđāļāđāļāļđāđāļĄāļĩāļŠāđāļ§āļāđāļāđāļŠāđāļ§āļāđāļŠāļĩāļĒ
âĒ āļāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļģāļĢāļļāļāļĢāļąāļāļĐāļēāļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļĢāļ°āļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ
- 1
- 2
āļĒāļāļāļāļīāļĒāļĄ
āļĨāļāļāļāļģ 5 āļŠāļīāđāļāļāļĩāđāļŦāļĨāļąāļāđāļĨāļīāļāļāļēāļ āļāļĩāļ§āļīāļāļāļļāļāļāļ°āđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļāļĨāļāļāļāļēāļĨ
āļāļģāđāļāļ°āļāļģāļāđāļēāļāļāļēāļāļĩāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ 7 āđāļāļāļāļĩāđāļāļļāļāđāļĄāđāļāļ§āļĢāļāļģāļāļēāļāļāđāļ§āļĒ
āļāļģāđāļāļ°āļāļģāļāļēāļĢāļŦāļēāļāļēāļāđāļāļīāļāđāļāļĨāļŠāļļāļāļĒāļāļ 50 āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļĩāđāļāļāļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđāļāļĒāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļēāļāļāđāļ§āļĒāļĄāļēāļāļāļĩāđāļŠāļļāļ 2025
āļāđāļēāļ§āļŠāļēāļĢāđāļŦāļĄāđāđ
